Impianti Industriali
Misure degli errori
De: dati storiciFe: previsioniFe - De: errori di fit
I valori che la previsione assume per istanti di tempo passato si ottengono valori di fit.
L'accuratezza indica quanto le previsioni delle domende si discostano dai valori veri delle domande.Tra le due si misure l'HAD cioè il calcolo dell'errore medio assoluto. Una seconda misura dell'accuratezza è molto temuta il MSE che è causato dalla forma quadratica dei maggiori errori dei grandi errori, perché la forma quadratica è difficile da battere si fa uso solitamente dell'RMSE.
HAD: 1/N∑Ni = 1 |Fe - De| ; HSE: = 1/N∑Ni = 1 (Fe - De)2; RMSE: √1/N∑Ni = 1 (Fe - De)2
La precisione è la capacità di una previsione di fornire lo stesso risultato con stime ripetute dello stesso parametro.
La distorsione è misurata tramite l'errore medio in un determinato intervallo di tempo eprende il nome di bias in questo caso vuole tenere conto del segno dell'errore ese il bias risulta positivo ho una sovrastima della domanda prevista.
bias = 1/N∑Ni = 1 Fe - De
Statistiche descrittive
La m ode e le mediane sono statistiche descrittive unvierate; la prima rappresenta l'osservazione con probabilità massima, la seconda l'osservazione centrale.La media del campione di dati si usa per definire l'ordine di grandezza della domandae si indica con M e ( = 1/N∑Ni = 1 De)/NQuesto tre misure sono misure di posizione.
Tra le misure di dispersione troviamo il rrange = Dmax - Dmin che indica l'ampiezza della banda di oscillazione, la varianza campionaria s2 e indica l'ampiezza dei dati intorno alla mediae deviazione standard si indica allo stesso modo sia in unità di misura eguali a quelli usati per la media mobile si può usare i coefficienti divariazione cv = quello indica la stessa cosa ed es una risulta dimensionale
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Misure degli errori
Dt: dati storiciFt: previsioniFt - Dt: errori di fit
I valori che la previsione assume per istanti di tempo passato si ottengono valori di fit.
L'accuratezza misura quanto la previsione della domanda si discosta dei valori veri della domanda.
Tale dato si misura tramite il HAD, cioè il calcolo delle devianze medie assolute. Una seconda misura dell'accuratezza è fatta tramite il MSE che è calcolata della forma quadratica dei maggior erroi emersi quando, poichè la forma quadratica è difficile da utilizzare si fa uso solitamente dell'RMSE.
HAD = 1/N Σi=1N |Fi - Dt| ;
MSE = 1/N Σi=1N (Ft - Dt)2 ;
RMSE = √1/N Σi=1N (Ft - Dt)2
La precisione è la capacità di una previsione di fornire lo stesso risultato con stime ripetute dello stesso parametro.
La distorsione si misura tramite l'errore medio in un determinato intervallo di tempo e prende il nome di bias. In questo caso volume tenuto conto del segno dell'errore e se il bias risulta positivo ho una sovrastima della domanda prevista.
bias = Σi=1N (Ft - Dt)/N
Statistiche descrittive
La moda e la mediana sono statistiche descrittive univariate; la prima rappresenta l'osservazione con probabilità massima, la seconda l'osservazione centrale. La media del campione di dati si usa per definire l'ordine di grandezza della domanda e si indica con HN = Σi=1N Dt/N
Queste tre misure sono misure di posizione. Tra le misure di dispersione troviamo il range, Bmax - Bmin che indica l'ampiezza della banda di oscillazione, la varianza campionaria S2 si indica la dispersione dei dati intorno alla media e la deviazione standard si indica allo stesso modo se non con unità di misura eguali a quelle usate per la media. Infine si può usare il coefficiente di variazione cv il quale indica lo stesso cosa del S2 e risulta adimensionato.
s2 = 1/N Σi=1N (Di - X̄)2 ; s = √ 1/N-1 Σi=1N (Di - X̄)2
CV = s/X̄
1. Aggiustamenti
Le diverse lunghezze dei mesi (come febbraio
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